前言

随着金融科技的发展，Python已逐渐成为各大金融机构流行的编程语言之一。摩根大通资产管理经理Mary Callahan Erodes表示，“现代资产管理的唯一语言是编程语言”。美国银行前任总经理Kirat Singh表示，“美国银行约5 000名开发人员都在使用Python”。甚至在新的特许金融分析师（Chartered Financial Analyst，CFA）的考试变革中（从2024年起），也会引入Python、数据科学和人工智能。因此，掌握Python在金融实务中的应用，可以快速解决金融领域中错综复杂的事务。

本书基于Python 3.10.0编写，结合一系列金融实务中固定收益领域相关的交易、估值与风险计量案例，帮助读者快速掌握业务知识和Python的实操应用。

全书共12章内容，涉及固定收益的基本业务知识，各类产品的交易模式、估值模型以及风险计量模型等。为增强理解与实用性，本书结合市场案例给出了模型的建立步骤、计算细节以及Python的实现代码。本书包含丰富的图表案例，力求帮助读者充分了解固定收益的业务流程以及Python的实操应用，真正解决在学习或工作中与固定收益相关的业务难题。

本书涵盖以下主要内容。

第1章介绍中国固定收益债券市场的基本概念，包括一级市场和二级市场中的债券及其衍生品。此外，还介绍了中国债券市场的发展与监管的情况。

第2章介绍债券常见的计息基准及应计利息的计算方式。依据国内的债券类型介绍应计利息的计算，同时还拓展讲解了一些其他计息基准和应计利息。

第3章介绍债券的净价、全价与到期收益率的计算。读者可以通过本章了解到净价、全价与应计利息之间的关系，到期收益率中单利和复利的使用条件与计算细节。

第4章介绍当前市场上债券到期收益率、即期收益率与远期收益率的构建方式。通过市场实例对比验证各种构建方法，在此基础上读者可以选择最适合自己的收益率曲线。

第5章介绍不同类型债券的估值与风险计量方法。读者可以了解到如何通过债券的基本信息选择对应的收益率曲线对债券进行估值。在风险计量方面，演示了常见的久期、凸性、基点价值、关键利率久期、风险价值和预期损失的计算方法。

第6章介绍新会计准则下的债券SPPI分析、摊余成本法的计算原理（每日摊销的计算模型）。在此基础上，先采用会计的视角来分析债券持有及买卖价差的损益分析，接着从债券投资的角度分解损益，最后详细介绍了业界广泛采用的Campisi绩效归因方法。

第7章介绍银行间和交易所债券的交易方式。读者在厘清基本业务与计量模型后，可以了解到债券在真实的市场上是如何交易的。

第8章介绍三种与债券结合的其他交易方式：质押式回购、买断式回购与债券借贷。通过以上交易方式可以完成现券交易无法直接实现的“卖空”。

第9章介绍以债券为标的的衍生产品——国债期货与标准债券远期。读者可以了解这两类债券衍生品的基本原理、功能与相关指标的计算。

第10章介绍固定收益中的衍生品——利率互换。其中，包括利率互换的交易要素、利息计算方法、收益率曲线的构建以及对应的估值与风险计量方法。此外，还介绍了实务中常用的利率互换的风险价值与预期损失的计算方法。

第11章介绍固定收益中的复杂衍生品——利率上下限期权与利率互换期权。对这两类产品分别从基础交易要素、波动率曲面以及估值方法进行了详细的分析与实例展示。此外，由于衍生品相对比较复杂，本章介绍了一种风险价值的简易计算方法。

第12章介绍国内外信用衍生品的发展，CRM的基本概念、交易要素、功能以及常见的两种估值方法（分别是生存曲线法估值与现金流贴现法估值）。

目标读者

本书适合金融固定收益业务及相关科技从业者阅读，也适合对Python在金融固定收益领域的实践应用感兴趣的人士阅读，还适合作为高等院校经济、金融与科技相关专业的实践参考用书。

配套资源

本书提供配套的数据集、相关彩图和Python源代码，以及本书导读视频和Pycharm下载与安装教程，希望能够帮助读者更好地复现书中案例，并掌握相关知识点。

此外，为了更好地适应人工智能（以下简称“AI”）时代的需求，作者精心整理了AI攻略（含AI智能编码Python教程）和AI常用工具集，以帮助读者提升效率，感受AI的魅力。

上述资源可以从异步社区免费下载。